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换流阀玻璃纤维增强塑料连接件的机械性能分析及在线无损评估方法
被引量：
1
1
作者
张新龙
邹延生
+2 位作者
成立
陶博
廖瑞金
《电工技术学报》
北大核心
2025年第7期2033-2042,共10页
玻璃纤维增强塑料(GFRP)连接件作为阳极饱和电抗器的支撑件是高压换流站内的重要部件之一,其机械性能对于换流站的安全至关重要。该文对近10年的GFRP连接件故障情况进行调研,共发现53起表面裂纹故障,并对随机抽取的3支裂纹GFRP连接件的...
玻璃纤维增强塑料(GFRP)连接件作为阳极饱和电抗器的支撑件是高压换流站内的重要部件之一,其机械性能对于换流站的安全至关重要。该文对近10年的GFRP连接件故障情况进行调研,共发现53起表面裂纹故障,并对随机抽取的3支裂纹GFRP连接件的机械性能进行了深入分析,研究了其开裂原因,针对性地提出了一种基于声发射(AE)的机械性能在线无损检测方法。首先,对全新和已出现裂纹的GFRP连接件进行理化分析,明确机械应力导致的物理损伤是机械强度失效的原因;其次,建立考虑实际振动情况的GFRP连接件三维仿真模型,分析开裂位置的应力大小,进一步明确故障原因;最后,提出一种基于声发射的机械性能在线无损检测方法,构建GFRP连接件机械性能评估方程。结果表明,裂纹GFRP连接件机械性能的评估结果与实际测试结果误差在1.4%~3.2%,表明声发射方法具备实现GFRP连接件机械性能在线无损评估的可行性。
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关键词
换流阀
玻璃纤维增强塑料(GFRP)连接件
裂纹分析
声发射无损检测
技术
剩余机械强度评估
在线阅读
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职称材料
机械设备薄板件的声发射波束形成缺陷定位
2
作者
陈邦杰
王贵勇
柳小勤
《农业装备与车辆工程》
2023年第1期64-68,74,共6页
针对薄板件不易察觉的内部缺陷,需要在不能破坏薄板件基础上进行无损检测,其中声发射无损检测应用较为广泛。声发射无损检测最常用的直线阵列存在垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题,同时波束形成产生的旁瓣和主瓣较宽会影响定位精度...
针对薄板件不易察觉的内部缺陷,需要在不能破坏薄板件基础上进行无损检测,其中声发射无损检测应用较为广泛。声发射无损检测最常用的直线阵列存在垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题,同时波束形成产生的旁瓣和主瓣较宽会影响定位精度。对此提出了针对薄板件内部缺陷的低频结合高频二次声发射波束形成定位新方法,即先通过分析主瓣、旁瓣参数与最大旁瓣级MSL来确定信号定位高低两种频带,再通过信号包络低频定位确定主瓣范围,最后通过确定的主瓣范围缩小扫描范围进行信号滤波高频定位。结果表明,该法避免了波束形成主瓣较宽及存在旁瓣的影响,对薄板件缺陷定位精度很高,同时还解决了直线阵列垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题。
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关键词
机械设备
薄板件
内部缺陷
声发射无损检测
波束形成
主瓣旁瓣
最大旁瓣级
信号包络
信号滤波
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职称材料
基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
被引量：
4
3
作者
王新颖
刘岚
+2 位作者
陈海群
胡磊磊
谢逢豪
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期84-89,共6页
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波...
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。
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关键词
声发射无损检测
腐蚀阶段预测
K-MEANS聚类算法
长短期记忆(LSTM)神经网络
鲁棒性
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职称材料
题名
换流阀玻璃纤维增强塑料连接件的机械性能分析及在线无损评估方法
被引量：
1
1
作者
张新龙
邹延生
成立
陶博
廖瑞金
机构
输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第7期2033-2042,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2401705)。
文摘
玻璃纤维增强塑料(GFRP)连接件作为阳极饱和电抗器的支撑件是高压换流站内的重要部件之一,其机械性能对于换流站的安全至关重要。该文对近10年的GFRP连接件故障情况进行调研,共发现53起表面裂纹故障,并对随机抽取的3支裂纹GFRP连接件的机械性能进行了深入分析,研究了其开裂原因,针对性地提出了一种基于声发射(AE)的机械性能在线无损检测方法。首先,对全新和已出现裂纹的GFRP连接件进行理化分析,明确机械应力导致的物理损伤是机械强度失效的原因;其次,建立考虑实际振动情况的GFRP连接件三维仿真模型,分析开裂位置的应力大小,进一步明确故障原因;最后,提出一种基于声发射的机械性能在线无损检测方法,构建GFRP连接件机械性能评估方程。结果表明,裂纹GFRP连接件机械性能的评估结果与实际测试结果误差在1.4%~3.2%,表明声发射方法具备实现GFRP连接件机械性能在线无损评估的可行性。
关键词
换流阀
玻璃纤维增强塑料(GFRP)连接件
裂纹分析
声发射无损检测
技术
剩余机械强度评估
Keywords
Converter valve
glass fiber reinforced plastic(GFRP)connector
crack analysis
acoustic emission non-destructive testing technology
residual mechanical strength assessment
分类号
TM211 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
机械设备薄板件的声发射波束形成缺陷定位
2
作者
陈邦杰
王贵勇
柳小勤
机构
昆明理工大学机电工程学院
内蒙古第一机械集团有限公司精密设备维修安装公司
出处
《农业装备与车辆工程》
2023年第1期64-68,74,共6页
文摘
针对薄板件不易察觉的内部缺陷,需要在不能破坏薄板件基础上进行无损检测,其中声发射无损检测应用较为广泛。声发射无损检测最常用的直线阵列存在垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题,同时波束形成产生的旁瓣和主瓣较宽会影响定位精度。对此提出了针对薄板件内部缺陷的低频结合高频二次声发射波束形成定位新方法,即先通过分析主瓣、旁瓣参数与最大旁瓣级MSL来确定信号定位高低两种频带,再通过信号包络低频定位确定主瓣范围,最后通过确定的主瓣范围缩小扫描范围进行信号滤波高频定位。结果表明,该法避免了波束形成主瓣较宽及存在旁瓣的影响,对薄板件缺陷定位精度很高,同时还解决了直线阵列垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题。
关键词
机械设备
薄板件
内部缺陷
声发射无损检测
波束形成
主瓣旁瓣
最大旁瓣级
信号包络
信号滤波
Keywords
mechanical equipment
thin plate parts
internal defects
acoustic emission nondestructive testing
beam forming
main lobe and side lobe
maximum side lobe level
signal envelope
signal filtering
分类号
TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
被引量：
4
3
作者
王新颖
刘岚
陈海群
胡磊磊
谢逢豪
机构
常州大学
出处
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期84-89,共6页
基金
中国石油-常州大学创新联合体(2021DQ06)。
文摘
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。
关键词
声发射无损检测
腐蚀阶段预测
K-MEANS聚类算法
长短期记忆(LSTM)神经网络
鲁棒性
Keywords
acoustic emission nondestructive testing
corrosion stage prediction
K-means clustering algorithm
long short term memory(LSTM)neural network
robustness
分类号
X933.4 [环境科学与工程—安全科学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
换流阀玻璃纤维增强塑料连接件的机械性能分析及在线无损评估方法
张新龙
邹延生
成立
陶博
廖瑞金
《电工技术学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
机械设备薄板件的声发射波束形成缺陷定位
陈邦杰
王贵勇
柳小勤
《农业装备与车辆工程》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
王新颖
刘岚
陈海群
胡磊磊
谢逢豪
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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